4、机器学习的多种学习方法与项目实践

机器学习的多种学习方法与项目实践

1. 隐藏马尔可夫模型与无监督学习的应用

1.1 隐藏马尔可夫模型

隐藏马尔可夫模型中，状态仅部分可观测，但其输出是完全可观测的。由于观测数据不足以完全确定状态，因此需要无监督学习来更全面地发现这些隐藏状态。该模型算法会根据已知的部分可观测状态序列和完全可观测输出，学习可能的下一状态。它在语音、文本和时间序列等顺序数据问题上有重要商业应用。

1.2 强化学习

强化学习是机器学习的第三大分支，智能体基于接收到的反馈（奖励）在环境中确定最优行为。其目标是随时间最大化累积奖励。近年来，强化学习取得了显著成果，如DeepMind在2013年用其在Atari游戏中达到超人水平，2016年AlphaGo击败世界顶级围棋选手李世石。目前，强化学习被用于解决多种问题：
- 股票市场交易：智能体买卖股票并获得利润或损失作为奖励。
- 视频和棋盘游戏：智能体做出游戏决策并赢得或输掉比赛。
- 自动驾驶汽车：智能体控制车辆，根据是否保持路线或发生碰撞获得奖励。
- 机器控制：智能体在环境中移动，根据是否完成任务获得奖励。

在简单的强化学习问题中，存在有限马尔可夫决策过程，但现实中奖励是未知且动态的，可应用无监督学习来发现未知奖励函数并进行近似，进而应用强化学习解决方案增加累积奖励。

1.3 半监督学习

监督学习和无监督学习虽为机器学习的两大不同分支，但它们的算法可在机器学习管道中混合使用。当想充分利用少量标签，或从无标签数据中发现新的未知模式时，可使用半监督学习，即监督和无监督学习的混合方法。

1.4 无监督学习的成